软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

基于多Agent的智能质量控制系统建模方法

提出一种基于多Agent的智能质量控制系统建模方法.将基于多Agent的方法应用于质量控制过程中,每个质量控制过程作为一个独立的Agent可以降低问题的复杂度.将神经网络技术及案例推理技术应用于Agent的智能决策中,可以有效地解决系统的智能故障模式识别及诊断问题,进而为工序调整和控制提供决策.计算结果表明,该建模方法是可行的.     

舰船综合电力系统智能保护方法及其实现

基于BP神经网络,提出了一种通过神经网络判断决策结果来控制舰船综合电力系统断路器通断、实现系统故障保护的智能保护方法．基于该保护方法,完成了智能保护装置的软硬件设计,并结合Hypersim实时闭环测试平台对智能保护装置进行了测试,结果表明：智能保护装置能准确、快速发出信号来控制目标电力系统断路器通断,该智能保护方法能够满足保护的快速性和选择性要求．     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.     

采用神经网络材料本构模型的智能有限元及其算法

讨论了基于神经网络材料本构模型的智能有限元的计算方法及其存在的几个问题,编制了相应的智能有限元计算程序,并结合实例验证了该方法的有效性,为解决复杂岩土工程问题提供了新的思路和方法.     

基于改进的神经网络最近邻聚类算法在结晶器液位系统中的应用

针对连铸机的结晶液位采用拉速控制导致控制过程不稳定而影响铸坯质量的问题,提出了基于神经网络的模型辨识及智能PID控制方法,它主要基于径向基函数(即RBF)神经网络,通过改进的最近邻聚类学习算法在线辨识相关的结晶器系统模型.基于径向基函数辨识网络,将辨识所得雅克比閜应用到智能PID控制器的权值调整之中.结果表明,该算法可...     

基于自适应神经网络内模控制的控制器设计实现

基于内模控制的思想,利用前馈神经网络的逼近能力,将其与自适应内模控制方案结合,并取目标函数作为优化指标;从而推导出一种能对线性系统进行有效控制的神经网络间接自适应内模控制器。     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。     

基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.